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公开(公告)号：CN111738922B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202010564092.1
申请日：2020-06-19
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
IPC分类号： G06F30/27
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种密度网络模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：确定待训练的密度网络模型的模型下采样因子和图像缩放倍数；根据所述模型下采样因子和图像缩放倍数，确定图像缩放参数；按照所述图像缩放参数对已标注的训练样本原始图像进行缩放，并将缩放后的已标注的训练样本原始图像转换为训练样本密度图像；将所述训练样本密度图像和未标注的训练样本原始图像加载至所述密度网络模型，基于所述模型下采样因子对所述密度网络模型进行训练。本申请可提高密度网络模型的预测推理性能以及缩短训练时间。
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公开(公告)号：CN116894691A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310944355.5
申请日：2023-07-28
申请人： 四川新希望动物营养科技有限公司 , 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种生猪价格预测方法及装置，包括：获取预设时间段内的生猪价格影响因素数据，进行预处理；所述生猪价格影响因素数据包括生产销售数据和外部环境数据；对所述生猪价格影响因素数据进行序列化处理，提取特征值，并将所述特征值进行归一化处理；所述序列化处理包括时间特征处理、连续时序特征处理和离散特征处理；根据生猪价格影响因素数据获取生产数据和消费数据，并根据所述特征值对生产数据和消费数据进行分组，并获取生产时序数据；将所述生产时序数据和消费数据输入预先训练好的第一预测模型，预测生猪价格；所述第一预测模型是根据神经网络构建的，其包括Encoder编码器和Decoder解码器。
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公开(公告)号：CN113951169B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111536205.8
申请日：2021-12-16
申请人： 山东新希望六和集团有限公司 , 四川新希望动物营养科技有限公司 , 新希望六和股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种生长性能测定模型的训练方法、测定方法及装置，通过获取牲畜系谱表以及牲畜个体的第一个体特征，并根据牲畜系谱表，建立第一邻接矩阵；对第一邻接矩阵和第一个体特征进行拼接，得到第一拼接特征，以将牲畜个体的个体特征与遗传关系进行结合，从而结合牲畜个体的当前自身状况和遗传因素对生长性能的影响；最后基于第一拼接特征作为模型输入，对预设的图神经网络模型进行迭代训练，直至图神经网络模型达到预设收敛条件，停止迭代，得到生长性能测定模型，从而利用神经网络模型实现牲畜生长性能的测定，解决依赖人工而导致测定结果不准确的问题，同时无需对牲畜进行驱赶，避免牲畜出现应激反应。
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公开(公告)号：CN111738922A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010564092.1
申请日：2020-06-19
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种密度网络模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：确定待训练的密度网络模型的模型下采样因子和图像缩放倍数；根据所述模型下采样因子和图像缩放倍数，确定图像缩放参数；按照所述图像缩放参数对已标注的训练样本原始图像进行缩放，并将缩放后的已标注的训练样本原始图像转换为训练样本密度图像；将所述训练样本密度图像和未标注的训练样本原始图像加载至所述密度网络模型，基于所述模型下采样因子对所述密度网络模型进行训练。本申请可提高密度网络模型的预测推理性能以及缩短训练时间。
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公开(公告)号：CN112132064B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202011023124.3
申请日：2020-09-25
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、计算机设备和存储介质。采用本申请能够减少每幅待检测图像的检测时间，提升识别精准度，提高妊娠检测效率。上述方法包括：采集牲畜预设部位的待检测图像；将待检测图像输入至预先构建的孕囊检测模型，以使上述预先构建的孕囊检测模型检测上述待检测图像中的孕囊并输出孕囊检测结果；根据该孕囊检测结果确定牲畜的孕囊的数量。
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公开(公告)号：CN117786077A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311816140.1
申请日：2023-12-26
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 四川新希望动物营养科技有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06N20/00 , G06N5/04
摘要： 本发明实施例涉及一种基于大语言模型的牲畜知识问答方法及装置，包括：基于预设的牲畜领域知识图谱Schema对知识库中的牲畜知识数据进行收集并进行结构化处理，得到牲畜知识数据库；基于现有的AI服务系统数据，设计API接口调用Prompt模板；基于牲畜知识抽取及融合Prompt模板和API接口调用Prompt模板对大语言模型进行提示学习；基于完成提示学习的大语言模型对用户输入的牲畜知识问题进行答案生成。由此，可以增强知识推理方面的表现，结合知识图谱技术能够提高系统回答的可解释性，整合现有的AI服务可以使模型进行精确的逻辑推理和数字计算，实现自然语言交互，进一步提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117709455A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311851779.3
申请日：2023-12-28
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 四川新希望动物营养科技有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
IPC分类号： G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/194
摘要： 本发明实施例涉及一种农牧知识图谱的构建方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：根据农牧领域的业务场景以及业务需求设计农牧知识图谱Schema；基于农牧知识图谱Schema设计农牧数据Prompt模板，通过大语言模型生成农牧领域专业数据；基于农牧领域专业数据和已有农牧领域数据的数据特点，以及农牧知识图谱Schema设计农牧知识抽取Prompt模板，通过大语言模型对农牧领域专业数据和已有农牧领域数据进行农牧知识抽取；将抽取到的农牧知识进行知识融合处理并构建农牧知识图谱。由此，可以解决农牧领域知识搜集难、需要大量标注数据训练模型、知识融合过程中出现歧义等问题，降低构建知识图谱过程的复杂度。
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公开(公告)号：CN113961724B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111575407.3
申请日：2021-12-22
申请人： 山东新希望六和集团有限公司 , 四川新希望动物营养科技有限公司 , 新希望六和股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种动物系谱的更新方法、装置及计算机设备，通过获取原始动物系谱和待加入到原始动物系谱中的第一动物关系数据，对第一动物关系数据进行数据转换，得到第一关系m元组；以第一关系m元组中的每个遗传关系数据分别建立超平面，并将头节点数据投影至超平面，得到每个超平面的节点投影数据；利用预设的系谱表示模型，将尾节点数据和每个超平面的节点投影数据均投影至目标全局投影空间，得到尾节点数据的表示向量；最后根据尾节点数据的表示向量，更新原始动物系谱，得到目标动物系谱，从而只需计算局部系谱关系，而无需重新计算所有系谱关系，提高了运算效率。
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公开(公告)号：CN112587089A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011303285.8
申请日：2020-11-19
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和存储介质。采用本申请能够缩短牲畜妊娠检测时间，提升妊娠检测准确度，从而提升妊娠检测效率。所述方法包括：通过采集牲畜预设部位的待检测视频流，将上述待检测视频流输入至预先构建的怀孕状态分类模型，以使该怀孕状态分类模型基于上述待检测视频流输出不同怀孕状态对应的概率值；该怀孕状态分类模型采用基于时序的神经网络模型；根据不同怀孕状态对应的概率值的相对大小，确定上述牲畜的孕检结果。
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公开(公告)号：CN111738136A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010564288.0
申请日：2020-06-19
申请人： 新希望六和股份有限公司 , 山东新希望六和集团有限公司
摘要： 本申请涉及计算机视觉技术领域，提供一种显微对象的数量确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取包含待统计对象的显微图像；将所述显微图像输入至预先构建的密度网络模型，以使所述密度网络模型输出与所述显微图像对应的密度图；获取所述密度网络模型输出的所述密度图；对所述密度图进行处理，得到所述显微图像包含的所述待统计对象的数量。采用本方法能够提高对显微图像中的对象数量的统计准确性。
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